汽車自動駕駛系統，是一種通過車載電腦系統實現無人駕駛的智能汽車系統，又稱無人駕駛汽車，其本質是用機器視角去模擬人 類駕駛員的行為，系統結構一般分為：感知系統、決策系統、執行系統、通信系統 4 個部分。其中決策系統的成熟與否， 是自動駕駛能否快速大規模商業落地的關鍵
決策能力需要依靠對大量數據進行 AI 深度學習，將基礎數據加速轉化為決策能力。在整個 AI 深度學習過程中， 涉及到對持續產生的數十 PB 原始數據進行預處理、篩選、標注、清洗、訓練等一系列環節。不僅要求能夠可靠存儲數十 PB 的數據， 同時對數據跨平臺流動，GPU 訓練時的高吞吐低時延能力，以及持續優化存儲成本提出全面的要求。
海量數據存儲，要在容量、成本、場景功能上取得平衡
數據高速增長，需要存儲系統具備靈活擴展、快速擴容的能力
GPU 分布式訓練，需存儲平臺滿足海量小文件場景下的低時延、高吞吐的性能要求
多云協作，需要滿足數據在公有云、私有云、混合云之間的無縫流動
存儲集群規模持續增長，需要滿足多存儲服務的統一納管和高效運維
XSKY 星辰天合針對自動駕駛 AI 深度學習場景，量身定制了相應的存儲解決方案，目的在于兼容用戶當前主要 基礎平臺架構，構建全流程的數據服務管道，同時對未來業務演進提供前瞻性的架構方案。不僅符合開放和標準的要求， 而且滿足數據跨平臺流動，應用無縫調用的要求。
XSKY 星辰天合存儲平臺中，靈活的擴容能力、List 性能深度優化算法、開放的內容處理框架，XSpeed 訪問加速等特性，幫助用戶大幅提升數據處理效率。
